Triggerfish | Multi Channel AI Agent

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Sicherheit unterhalb des LLM

Deterministische Policy-Durchsetzung unterhalb des LLM. Reine Code-Hooks, die die KI nicht umgehen, ueberschreiben oder beeinflussen kann. Gleiche Eingabe, gleiche Entscheidung, jedes Mal.

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Jeder Kanal, den Sie nutzen

Telegram, Slack, Discord, WhatsApp, E-Mail, WebChat, CLI — alle mit kanalspezifischer Klassifizierung und automatischer Taint-Verfolgung.

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Bauen Sie alles

Agent-Ausfuehrungsumgebung mit einer Schreiben/Ausfuehren/Korrigieren-Feedbackschleife. Selbst erstellende Skills. Der Reef-Marktplatz zum Entdecken und Teilen von Faehigkeiten.

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Jeder LLM-Anbieter

Anthropic, OpenAI, Google Gemini, lokale Modelle ueber Ollama, OpenRouter. Automatische Failover-Ketten. Oder waehlen Sie Triggerfish Gateway — keine API-Schluessel erforderlich.

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Standardmaessig proaktiv

Cron-Jobs, Trigger und Webhooks. Ihr Agent meldet sich, ueberwacht und handelt autonom — innerhalb strenger Policy-Grenzen.

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Open Source

Apache 2.0 lizenziert. Sicherheitskritische Komponenten vollstaendig offen fuer Pruefungen. Vertrauen Sie uns nicht — ueberpruefen Sie den Code.

Installation mit einem Befehl

macOS / LinuxWindowsDocker

bash

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/greghavens/triggerfish/master/scripts/install.sh | bash

powershell

irm https://raw.githubusercontent.com/greghavens/triggerfish/master/scripts/install.ps1 | iex

bash

docker run -v ./triggerfish.yaml:/data/triggerfish.yaml \
  -p 18789:18789 -p 18790:18790 \
  ghcr.io/greghavens/triggerfish:latest

Die Binaer-Installer laden ein vorgefertigtes Release herunter, ueberpruefen dessen Pruefsumme und starten den Einrichtungsassistenten. Weitere Informationen zu Docker-Setup, Kompilierung aus dem Quellcode und dem Release-Prozess finden Sie in der Installationsanleitung.

Moechten Sie keine API-Schluessel verwalten? Sehen Sie sich die Preise an fuer Triggerfish Gateway — verwaltete LLM- und Such-Infrastruktur, einsatzbereit in Minuten.

So funktioniert es

Triggerfish platziert eine deterministische Policy-Schicht zwischen Ihrem KI-Agenten und allem, was er beruehrt. Das LLM schlaegt Aktionen vor — reine Code-Hooks entscheiden, ob sie erlaubt sind.

Deterministische Policy — Sicherheitsentscheidungen sind reiner Code. Kein Zufall, kein LLM-Einfluss, keine Ausnahmen. Gleiche Eingabe, gleiche Entscheidung, jedes Mal.

Informationsfluss-Kontrolle — Vier Klassifizierungsstufen (PUBLIC, INTERNAL, CONFIDENTIAL, RESTRICTED) propagieren automatisch durch Session-Taint. Daten koennen niemals abwaerts in einen weniger sicheren Kontext fliessen.

Sechs Enforcement-Hooks — Jede Stufe der Datenpipeline ist gesichert: was in den LLM-Kontext gelangt, welche Tools aufgerufen werden, welche Ergebnisse zurueckkommen und was das System verlaesst. Jede Entscheidung wird im Audit-Log festgehalten.

Standard-Verweigerung — Nichts wird stillschweigend erlaubt. Nicht klassifizierte Tools, Integrationen und Datenquellen werden abgelehnt, bis sie explizit konfiguriert sind.

Agenten-Identitaet — Die Mission Ihres Agenten liegt in SPINE.md, proaktive Verhaltensweisen in TRIGGER.md. Skills erweitern Faehigkeiten durch einfache Ordner-Konventionen. Der Reef-Marktplatz laesst Sie diese entdecken und teilen.

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